7、区块链与机器学习在云服务器安全及双胞胎识别中的应用研究

区块链与机器学习在云服务器安全及双胞胎识别中的应用研究

1. 云服务器安全与加密货币交易检测

在云服务器安全领域，云计算面临着诸多问题，而基于区块链的解决方案被提出以应对这些挑战。研究人员回顾了先前的区块链 - 云集成实验，构建了区块链 - 云架构来展示两者之间的通信。在应用部署和操作过程中，Kubernetes 容器需要检测启动加密货币挖掘进程的隐藏恶意软件可执行文件，机器学习（ML）可用于识别此类挖掘容器，系统管理员则需关注并解释 ML 的分类结果。

1.1 检测方法与技术

• CP - ABE 加密 ：提出的方法将基于密文策略的属性加密（CP - ABE）与以太坊区块链相结合，用于去中心化云存储，无需可信第三方。
• 实时检测 ：研究人员利用深度学习和机器学习模型，基于一组网络流量指标实时检测比特币挖掘活动。
• 无证书数据存储 ：提出了基于区块链的无证书数据存储解决方案，区块链矿工使用无证书密码学验证“交易”和审计记录，消除了集中式服务器。

在加密货币交易中检测云服务器的研究工作已经展开，在 IEEE Xplore 中发现了 200 多篇相关文章，在 ScienceDirect 中发现了 50 多篇。研究还总结了基于网络的加密货币交易分析文献，为学者和工程师提供了分析比特币交易网络的背景和方法指导。

1.2 机器学习算法在加密劫持攻击中的应用

为提高分类准确性，研究比较了随机森林（RF）和逻辑回归（LR）的有效性，旨在改进比特币云